Laminas roxy (2)

Universidad Fermín Toro
Vice-rectorado Académico
Facultad de Ciencias Sociales
Escuela de Comunicación Social
CONCEPTOS BASICOS
Roxy Pacheco
C.I: Nº 25.927.048
Materia: Estadística
Sección: M-742

Población
Se denomina población a la suma de personas que
conviven dentro de un pueblo, provincia, país, u
otra área geográfica, y poseen comúnmente,
características en común. También se dice
“población” a la acción o acto de poblar.
Muestra: es una parte de la población con la que
realmente se realiza el estudio.
Muestra aleatoria: Una muestra
aleatoria simple de tamaño n de una
población de tamaño N, es una
muestra escogida de tal manera que
todo grupo de n unidades diferentes
tiene igual probabilidad de ser
escogido como muestra

Variable , Parámetros y Datos
Es una característica (magnitud, vector o número) que puede
ser medida, adoptando diferentes valores en cada uno de los
casos de un estudio.
Parámetro: es lo que se quiere saber de
la población Son datos que resumen el
estudio realizado en la población.
Dato: Un dato es una representación simbólica (numérica,
alfabética, etc.), de un atributo o característica de una entidad.

Censo: recuentro de elementos de una
población en estadística descriptiva.
Estadística Censo y Encuesta
Encuesta: Una encuesta es un conjunto de
preguntas normalizadas dirigidas a una
muestra representativa de la población o
instituciones
Estadística es el estudio de
los métodos y procedimientos para
recoger, clasificar, resumir y
analizar datos y para hacer
inferencias científicas partiendo de
tales datos

Estadísticas
Inferencial
Descriptiva
Recopila
Organiza
Resume
Presenta Datos
Infiere
Prueba
Hipótesis
Hace Perdiciones
Establece
Relaciones
MAPA CONCEPTUAL DE LA POBLACION
La Estadística se divide en dos
Grandes Ramas

Se puede interpretar que visto cada concepto he
reconocido que la Estadística descriptiva hace su
función literalmente porque ella indica con
gráficas lo que se ha venido estudiando de manera
organizada señala que la población parámetro se
complementa con la muestra estadística ya que la
muestra es el estudio de la población y es de
sumamente importancia para identificar este
parámetro porque de esto es lo que se va a
indagar más a fondo.
Sin embargo esto también puede relacionarse con
la estadística inferencial y la probabilidad estas
también se complementan otra ya que ambas no
hablan de algo acertado, solo de un “supuesto”
que se ha venido estudiando a lo largo de cada
investigación.

En resumen lo que se estudia es la población que son los fumadores tienen más
ausencias laborales que los que son no fumadores, y de esto se tratará este
estudio, buscar población de fumadores y los que no son analizar cuanto rinden
cual es la mayoría que tiene más faltas laborales, quienes trabajan menos horas,
si la mayoría pertenece al sexo masculino o femenino, y quienes más cumplan
con estas y muchas más faltas que se planteen se elegirá según cada criterio una
muestra que será más analizada a fondo.

Muestreo aleatorio: Es cuando se busca una
muestra de manera aleatoria sin regirse a una
preferencia.
Ejemplo:
En un colegio se sortea entre 30 alumnos para agarrar una muestra de 5 de ellos y
así obtener el resultado de los alumnos que cantaran el himno esa semana.
Se hacen números del 1 al 30
Se obtendrá en 5 números algo que edifique el papel sorteado
Se obtendrá la muestra de quienes cantaran el himno esa semana, de la misma
forma se efectuará la semana siguiente.
Muestreo estratificado: se realiza cuando una determinada población esta dividida
en estratos
Ejemplo:
Universo: 10.000 habitantes de un pueblo
Tamaño de muestra: 600 personas
Distribución del universo por edades:
Grupo A: 1.500 habitantes menores de 18 años
Grupo B: 6.500 habitantes con edades comprendidas entre los
18 y los 60 años
Grupo C: 2.000 vecinos mayores de 60 años.
AFIJACIÓN SIMPLE:
•Grupo A: 600/3 = 200
•Grupo B: 600/3 = 200
•Grupo C: 600/3 = 200
AFIJACIÓN PROPORCIONAL:
•Grupo A: 600 x (1.500/10.000) = 90
•Grupo B: 600 x (6.500/10.000) = 390
•Grupo C: 600 x (2.000/10.000) = 120

Muestreo conglomerados: Se divide en grupos una
población y se elige al azar una cantidad de
números y todos los conglomerados elegidos
terminan siendo la muestra
Ejemplo:
En el caso de una encuesta realizada a los dueños/encargados
de bares de una ciudad, se censan y numeran únicamente las
calles de la ciudad y se van seleccionando aleatoriamente hasta
obtener el número necesario de bares de la muestra.
Tamaño de la muestra = 800 bares
1ª calle seleccionada = 4 bares.
Total = 800 bares

Muestreo sistemático: Cuando la población esta ordenada de forma numérica es
elegida al azar a primer momento y son elegidas guardando la misma distancia
entre si.
95%.- Los funcionarios de un museo madrileño están interesados en el número
total de personas que visitan el lugar durante su período de 180 días cuando una
costosa colección de antigüedades está en exhibición. Puesto que el control de
visitantes en el museo cada día es muy costoso, se decide obtener estos datos
cada décimo día. Dos funcionarios realizan este experimento, obteniendo 2
muestras sistemáticas diferentes, cuya información se resume en la siguiente
tabla: (se anotó también la variable zi que indica el número de días en los que se
sobrepasó la cifra de 300 visitantes)
iyiz 2
iyiyiz 2
iy
Día Nº de visitas
3
13
23
...
173
160
350
225
...
390
Día Nº de visitas
10
20
30
...
180
152
310
287
...
718
=5434, =8, =1718220
A. Utilizando cada muestra sistemática por separado, estimar el número total de
personas que visitan el museo durante el período especificado y hayar un intervalo
de confianza del 95%.
B. Utilizando la información de las 2 muestras de forma conjunta, estimar y hallar un
intervalo de confianza del 95% de .
C. Estimar el número de días en que se sobrepasó la cifra de 300 visitantes y calcular
un intervalo de confianza del.

Variable
es una característica que al ser medida en diferentes individuos es
susceptible de adoptar diferentes valores.
Existen diferentes tipos de variables
Por ejemplo, el consumo es una variable que está relacionada al
ingreso; si el ingreso aumenta, el consumo de un bien también
aumentará. Aunque todavía no podemos saber en cuánto; más
adelante lo sabremos.
Establecer en cuánto se modificará una variable dependiente como
efecto del cambio de otra, es una de las más importantes fases de la
Estadística. Es decir, su capacidad de pronóstico.

Variables Discretas: Las que entre dos
valores aproximados entre sí, toman, a
su vez, un número finito de valores.
Variables Cuantitativas: Las conocemos como variables
numéricas; este tipo de variables son las más comunes
en los estudios estadísticos, pues varían en su
magnitud.
Variables Continuas: Son las que en un intervalo dado
pueden tomar un número de valores muy grande Ejemplo, la
hora, la temperatura, la distancia, la velocidad….
Variables Cualitativa: Son aquellos variables cuyos valores
son un conjunto de cualidades no numéricas a las que se
llama categorías o modalidades.

TIPOS DE VARIABLES CONT.
A. Es bueno codificarlas variables en lugar de números
para que sea de mayor facilidad procesarla en el
computador
B. Para facilitar se hacen convenientes las “etiquetas”
a los valores de las variables para así recordar el
significado del valor numérico
C. Genero (Cualitativo: Códigos arbitrarios)Gato o Gata
D. Raza (Cualitativo: Códigos arbitrarios)
Persa, Bengala, Simés, Azul Ruso.
Felicidad Ordinal:
1)Muy veloz 2) Bastante veloz 3) No demasiado veloz

Las Variables Continuas, sería como la medida de una
tabla, (1 cm, 1.5cm, 3.58 cm, etc), ó el peso de algo,
(2.6 kg 3.7 kg), Aquí las variables sufren variaciones
continuas, y no se brinca de 1 a 2, la variación es
continua porque entre el 1 y el 2, existen ifinidad de
cantidades (1.2, 1.02, 1.0009, 1.999, etc).

VARIABLE CONTINUA
Una variable continua pertenece a un conjunto continuo en el cual
en un rango dado hay un número infinito de valores, esto es que
entre dos valores o elementos cuales quieres, siempre habrá otro
elemento o más precisamente un número infinito de elementos.
Ejemplo:

Frecuencia Absoluta
Se encarga de contabilizar el número de
determinados individuos de diferentes modalidades
Ejemplo:

Frecuencia relativa
Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un
determinado numero o valor y el número total de
datos
Ejemplo

FRECUENCIA ACUMULADA
Suma de las frecuencias a un valor dado o
debajo de él. Es el total de las frecuencias
que ocurren hasta el valor dado.
Por ejemplo, en una encuesta, se preguntó a
10 personas acerca del número de mascotas
que tenían y en la siguiente tabla se muestra
cómo calcular la frecuencia acumulativa:

Las distribuciones de frecuencias continuas representan los
diferentes valores y su frecuencia en un continuo. Esto es
equivalente al uso de un gráfico de barras para las variables
discretas, sólo que en este caso, es decir, en el caso de las
variables continuas, el „gráfico de barras‟ es „continuo‟ o „fluido‟ si
se desea. Por ejemplo, el Punto M de la Figura 12 nos indica que
2600 estudiantes obtuvieron una calificación de 55. (Si no está
seguro del significado del Punto M, deténgase a pensar, y/o repase
el material presentado en los módulos 3, 4 y 5 de esta guía, hasta
que comprenda con absoluta claridad el significado del Punto M.)
Note que la calificación 25 también la obtuvieron 2600 estudiantes

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